Что должен уметь финансист будущего: технические навыки и инструменты

Для работы в финансовом секторе одних знаний о механизмах функционирования рынка уже недостаточно. Рекрутинговое агентство Robert Half провело исследование, которое подтвердило, что работодатели ищут технически подкованных специалистов. Особенно популярны в финансах различные направления Data Science.

Что даёт финансисту наука о данных

Data Science называют самой «сексуальной» профессией XXI века. Каждая коммерческая компания собирает данные: о своих покупателях, конкурентах, сделках и убытках. Анализ этих данных даёт возможность создавать более интересные для клиентов продукты, оптимизировать бизнес-процессы и достигать успехов.

В финансовом секторе на аналитике основаны прогнозирование, моделирование различных ситуаций и стратегий, распознавание мошенничества, анализ рисков во всём его многообразии и др.

Чему стоит научиться

• Вероятности. Для работы с данными понадобятся также основы статистики, теории вероятностей и стохастики. Всё это есть в курсах «Data Science Academy».
• Инструменты. Для получения данных и автоматизации процессов используются такие инструменты как SQL, Excel, различные языки программирования. Научиться работать с ними можно на бесплатном курсе «Введение в бизнес-аналитику».

Об инструментах поговорим подробнее.

Excel

В MS Excel уже встроены средства для обработки больших объемов данных. А ещё программа позволяет строить модели.  

Большинство использует хорошо если десятую часть возможностей Excel. Если научиться писать скрипты и макросы, таблицы.

С помощью Excel можно:

• сверять документы, 
• вести бухгалтерию, 
• обрабатывать большие информационные массивы,
• проводить финансовый анализ, планирование, прогнозирование и бюджетирование,
• строить аналитические отчеты и сводные таблицы,
• формировать графики и диаграммы,
• моделировать финансовые процессы,
• оценивать эффективность проектов,
• взаимодействовать с внешними источниками информации, например базами данных или ЦБ РФ.

Одна из самых замечательных возможностей электронных таблиц — автоматическое обновление информации из внешних источников или учётных систем.

Скрипты для Excel пишут на языке Visual Basic (for Excel). Этому и работе с другими возможностями таблиц мы учим на курсе «Excel Academy».

SQL

Большинство компаний хранят всю свою финансовую информацию в разного рода базах данных. Это реальные показатели, результаты многих лет деятельности, опыт, история. Их анализ позволяет давать оценки, делать выводы и принимать решения.

Но чтобы такой анализ провести, эти данные нужно получить из базы. В этом финансисту помогает язык структурированных запросов — SQL.

SQL и Excel во многом похожи — они работают с таблицами. Но в Excel мы эти таблицы видим, а в SQL можем только писать к ним запросы и получать нужные данные в заказанном виде. 

При этом SQL намного мощнее, производительнее и быстрее выдаёт результат. При работе с массивами данных на сотни тысяч строк это критично. 

Читайте также: Чем полезен SQL для бизнеса и финансов

Финансисту стоит изучить базовые операторы SQL и способы объединения таблиц, формирования выборок и фильтрации. Так данные будут представлены в нужном виде — и ими можно будет пользоваться для анализа. Также полезно узнать о создании и использовании процедур, индексации и блокировках различных типов.

Язык прост в освоении и очень эффективен на практике. Начать можно с нашего бесплатного онлайн-курса «Бизнес-аналитика. Введение».

Программирование на Python

Пожалуй, самый популярный для обработки данных язык — это Python. Он очень прост, но невероятно эффективен. 

А ещё Python незаменим при создании аналитических инструментов и квантовых моделей. Существует огромное количество мощных и производительных Python-библиотек, предназначенных для анализа информации. Одни из самых востребованных — NumPy и Pandas.

Финансисты используют Python для решения целого спектра задач:

• сбор и преобразование внешней финансовой информации,
• обработка огромных наборов данных, с которыми Excel уже не справляется,
• визуализация,
• прототипирование финансовых моделей,
• описание торговых стратегий,
• автоматизация рутинных повторяющихся операций,
• работа с текстом, электронными таблицами.

Читайте также: Почему изучать Python и SQL нужно уже вчера?

Помимо Python, в финансовой сфере пользуются популярностью и другие скриптовые языки, например R. А язык TradeScript позволяет создавать торговых роботов.

Освоив Python, можно углубиться в BigData и технологии Hadoop, Cassandra, Scala. Также для создания серьёзных финансовых продуктов используются C, C++ и Java.

Big Data и машинное обучение

Уже сейчас компьютеры намного лучше людей справляются с решением краткосрочных и среднесрочных финансовых задач, например с инвестированием. В будущем они станут еще эффективнее — потому что продолжает быстро развиваться машинное обучение и анализ больших данных.

Направления, в которых применяют машинное обучение и Big Data:

• определение связи между разными данными, прогнозирование на основе примеров,
• определение причин (драйверов) полученных данных,
• анализ трендов,
• первичная обработка больших неструктурированных данных, например текстов,
• поиск финансовых стратегий,
• определение рисков,
• выявление мошеннических операций,
• аналитика данных в реальном времени, алгоритмическая торговля,
• персонализация продукта.

Финансист не должен «переучиваться» на специалиста по машинному обучению. Это просто инструмент — но очень мощный и перспективный. Большинство необходимых для работы алгоритмов уже созданы, осталось лишь грамотно их применить.

Это тоже интересно:

Кто такой бизнес-аналитик и чем он занимается

Библиотеки Python для Data Science

5 причин, почему руководитель должен знать Python

Чем полезен SQL для бизнеса и финансов

Экономические циклы — основные виды, фазы и особенности